SynAllBot verfolgt das Ziel, robotische Systeme durch Synthetic AI sicherer, intelligenter und effizienter zu machen. Unsere Vision ist eine Zukunft, in der adaptive Robotiklösungen nahtlos mit Menschen zusammenarbeiten, komplexe Aufgaben autonom bewältigen und neue Wege der Automatisierung eröffnen — zuverlässig, skalierbar und nachhaltig.
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Synthetic AI Robotics ist ein moderner Ansatz, bei dem robotische Systeme mithilfe synthetisch erzeugter Daten, digitaler Zwillinge und KI-basierter Lernmodelle entwickelt, trainiert und optimiert werden. Es ermöglicht die sichere Simulation komplexer Szenarien, ohne reale Hardware zu gefährden, und unterstützt Roboter dabei, schneller zu lernen, sicherer zu agieren und präzisere Entscheidungen zu treffen. Durch die Kombination aus Simulation, automatisiertem Lernen und intelligenter Modellierung entsteht eine neue Generation von Robotiklösungen, die flexibel, adaptiv, leistungsstark und zukunftssicher ist.
Unser interdisziplinäres Team verbindet Robotik, KI-Architektur und Simulationstechnik. Gemeinsam entwickeln wir Synthetic-AI-Ansätze, die aus abstrakten Modellen stabile, steuerbare und skalierbare Robotersysteme machen.
Leitung KI-Architektur
Verantwortlich für das Design der Synthetic-AI-Modelle, die digitale Zwillinge, Simulationsumgebungen und lernfähige Steuerungen verbinden. Sie definiert die Roadmap für neue Algorithmen und sorgt für die technische Konsistenz über alle Projekte hinweg.
Robotics System Engineer
Überführt Simulationsergebnisse in reale Anlagen: von Sensorik und Aktorik bis zur Anbindung an bestehende Steuerungssysteme. Sein Schwerpunkt liegt auf stabilen Inbetriebnahmen, kurzen Stillstandszeiten und klar dokumentierten Integrationspfaden.
Simulation & Digital Twins
Baut virtuelle Abbilder komplexer Anlagen, in denen neue Strategien, Konfigurationen und Edge-Cases getestet werden. Sie gestaltet Szenarien, in denen Roboter, Sensorik und Logik sicher erprobt werden, bevor sie in die reale Umgebung übertragen werden.
SynAllBot entwickelt und erprobt Synthetic-AI-Ansätze direkt an realen Robotik-Anforderungen. Von digitalen Zwillingen über synthetische Datensätze bis zu robusten Testumgebungen – unsere Forschungsarbeiten fließen in konkrete, im Alltag einsetzbare Lösungen ein.
Aufbau hochauflösender Simulationsmodelle, die Bewegungsabläufe, Sensorwerte und Kollisionsszenarien realitätsnah abbilden, um Anpassungen zunächst im virtuellen Raum zu erproben.
Generierung kontrollierter, künstlicher Datensätze, mit denen Erkennungsalgorithmen an seltenen Ereignissen und Grenzfällen trainiert werden, ohne reale Anlagen zu belasten.
Systematische Erprobung kritischer Situationen, um Notstopp-Logiken, Sicherheitsabstände und sichere Zustände für unterschiedliche Roboterkonfigurationen abzuleiten.
Orchestrierung von Multi-Roboter-Szenarien, in denen Aufgabenverteilung, Pfadplanung und Priorisierung zunächst synthetisch optimiert werden, bevor sie in reale Zellen überführt werden.
Ausgewählte Kennzahlen zeigen, wie unsere Forschung in messbare Verbesserungen im Einsatz von Robotersystemen umgesetzt wird.
Wir suchen Menschen, die Synthetic AI und Robotik nicht nur als Technologie, sondern als Gestaltungsmöglichkeit für die Zukunft verstehen. Wenn du gerne an realen Herausforderungen arbeitest, gerne experimentierst und Verantwortung für robuste Lösungen übernimmst, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
Nutzen Sie digitale Zwillinge, adaptive Simulationen und lernfähige Modelle, um robotergestützte Systeme schneller, sicherer und skalierbarer zu entwickeln. Starten Sie jetzt mit einer modernen KI-Architektur ohne Risiken für reale Anlagen.
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